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Enregistrement W4416611694 · doi:10.1149/ma2025-02121101mtgabs

Influence of Different Gold-Doped Carbon Electrodes on Interactions with L-Cysteine – a Comparative Study of Glassy Carbon and Paraffin-Impregnated Graphite Electrode

2025· article· W4416611694 sur OpenAlexaff
Peter Slovenský, S. Marzieh Kalantarian, Maroš Halama, Yolanda S. Hedberg

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrodeColloidal goldGlassy carbonCarbon fibersElectrochemistryAdsorptionGraphiteSubstrate (aquarium)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comparative electrochemical study was conducted to evaluate two gold-doped carbon electrodes: a glassy carbon electrode (GCE) and paraffin-impregnated graphite electrode (PIGE) on their performance to detect interactions between L-cysteine (Cys) and differently sized gold nanoparticles using cyclic voltammetry. The study investigated how the choice of carbon electrode and the size of gold nanoparticles (AuNPs) influence the oxidative response of Cys. Gold, known for its strong affinity toward amino acids, interacts with Cys through both its amino (–NH₂) and thiol (–SH) functional groups, enhancing detection sensitivity, as was shown in our previous study [1] [2]. Different types of carbon electrodes can also directly detect Cys in solution. Their high electrocatalytic activity, attributed to oxygen-containing functional groups and edge-plane graphite sites, facilitates efficient electron transfer. Additionally, their porous structure provides a large surface area, further enhancing detection sensitivity [3]. The stabilization of AuNPs likely depends on the electrode surface properties. The rougher surface of PIGE, offering more adsorption sites, may facilitate stronger attachment of the nanoparticles relative to GCE. Both gold-doped electrodes exhibited a pronounced oxidative response to Cys as compared to the electrodes without gold nanoparticles, confirming their suitability for the interaction detection. The peak potential of gold oxidation remained largely independent of the electrode substrate (GCE or PIGE), suggesting that the underlying carbon material does not significantly affect the thermodynamics of the Au-Cys interaction. The oxidation potential shifted positively with increasing AuNP size, consistent with literature reports [4]. The most significant difference occurred at pH 2 on the gold-doped GCE electrode. The Cys still significantly increased the gold oxidation, but it did not prevent the gold oxide reduction from Au III to Au 0 (reduction peak around 0.45 mV Ag/AgCl ) in contrast to other pH values and the PIGE electrode [5]. This limited inhibition of the gold reduction peak was probably because of a weaker adsorption of the Cys molecules on the surface of the GCE. While both electrodes demonstrated good electrochemical activity, the PIGE provided enhanced sensitivity and better resolution of overlapping peaks, making it more suitable for mechanistic studies. In contrast, the GCE exhibited superior reproducibility and stability of the current response, which is advantageous for quantitative analyses. These findings highlight the importance of electrode material selection and AuNP morphology in optimizing the electrochemical detection of thiol-containing biomolecules such as L-cysteine. References [1] M. Kalantarian, P. Slovensky, et al. Part. Part. Syst. Charact . DOI 10.1002/ppsc.202400230. [2] K. Kudpeng, P. Thiravetyan, Min. Metall. Explor. 2021, 38 , 2185. [3] M. Zhou, J. Ding, L. Guo, Q. Shang, Anal. Chem . 2007, 79 , 14. [4] K. Branina, L. Galperin, E. Vikulova, J. Solid State Electrochem. 2011, 15 , 1049. [5] N. Spãtaru, B. V. Sarada, E. Popa, D. A. Tryk, A. Fujishima, Anal. Chem.2001, 73 , 514 Figure 1

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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